죄송합니다만, 인터넷 접근이 불가능하여 실시간 데이터를 이용해 대한민국의 지도를 그릴 수 없습니다. 그러나 기본적인 정보를 이용하여 대한민국의 지도를 근사적으로 그려볼 수 있습니다. 다만, 이 지도는 정확하지 않을 수 있으므로 참고용으로만 사용해 주시기 바랍니다.
먼저 대한민국의 대략적인 지리적 좌표를 사용하여 지도를 그려보겠습니다.
pythonimport matplotlib.pyplot as plt
import geopandas as gpd
# Create a simple plot for South Korea using its geographic coordinates.
# The coordinates represent the approximate bounding box of South Korea.
minx, miny, maxx, maxy = 124, 33, 132, 39
# Create a simple plot
fig, ax = plt.subplots(1, figsize=(10, 15))
ax.set_xlim(minx, maxx)
ax.set_ylim(miny, maxy)
# Add some features to represent key cities
cities = {
'Seoul': (126.9780, 37.5665),
'Busan': (129.0756, 35.1796),
'Incheon': (126.7052, 37.4563),
'Daegu': (128.6017, 35.8714),
'Daejeon': (127.3845, 36.3504),
'Gwangju': (126.8526, 35.1595),
'Jeju': (126.5312, 33.4996)
}
# Annotate cities
for city, (x, y) in cities.items():
ax.scatter(x, y, c='red', s=50, zorder=5)
ax.text(x + 0.1, y, city, fontsize=12)
# Set title and labels
ax.set_title('Approximate Map of South Korea')
ax.set_xlabel('Longitude')
ax.set_ylabel('Latitude')
plt.show()
위 지도는 대한민국의 대략적인 위치와 몇몇 주요 도시의 위치를 나타냅니다. 이 지도는 근사치에 불과하므로, 정확한 지리적 정보가 필요하시면 공식 지도를 참고해 주세요.
도시들은 다음과 같이 표시되어 있습니다:
이 지도는 대한민국의 지리적 특성을 단순화하여 표시한 것이므로, 참고용으로만 사용해 주시기 바랍니다.
감사합니다! 업로드하신 파일을 이용하여 레벨 2까지의 대한민국 지도를 그려보겠습니다.
먼저, 업로드한 ZIP 파일을 압축 해제하고 내용을 확인해 보겠습니다.
pythonimport zipfile
import os
# Define the path to the uploaded ZIP file and the extraction directory
zip_file_path = '/mnt/data/gadm36_KOR_shp.zip'
extract_dir = '/mnt/data/gadm36_KOR_shp/'
# Create the extraction directory if it doesn't exist
os.makedirs(extract_dir, exist_ok=True)
# Unzip the file
with zipfile.ZipFile(zip_file_path, 'r') as zip_ref:
zip_ref.extractall(extract_dir)
# List the contents of the extraction directory
extracted_files = os.listdir(extract_dir)
extracted_files
압축 해제한 파일에서 여러 레벨의 지리적 정보가 포함되어 있음을 확인할 수 있습니다. "gadm36_KOR_2.shp" 파일이 레벨 2의 대한민국 지도 정보를 담고 있을 것으로 보입니다.
이 파일을 사용하여 대한민국의 레벨 2 지도를 그려보겠습니다.
python# Load the Level 2 shapefile for South Korea
level_2_shapefile_path = os.path.join(extract_dir, 'gadm36_KOR_2.shp')
gdf_level_2 = gpd.read_file(level_2_shapefile_path)
# Plot the Level 2 map of South Korea
fig, ax = plt.subplots(1, figsize=(10, 15))
gdf_level_2.boundary.plot(ax=ax, linewidth=1)
ax.set_title('Level 2 Administrative Divisions of South Korea')
plt.show()
위 지도는 대한민국의 레벨 2 행정 구역을 나타냅니다. 이 지도는 각 시, 군, 구의 경계를 표시하고 있습니다.
이 정보가 도움이 되었기를 바랍니다. 다른 궁금한 점이 있으시면 언제든지 물어보세요!
죄송합니다. 문제가 발생한 것 같습니다. 다시 한번 레벨 2의 대한민국 지도를 그려보겠습니다.
python# Plot the Level 2 map of South Korea again
fig, ax = plt.subplots(1, figsize=(10, 15))
gdf_level_2.boundary.plot(ax=ax, linewidth=1)
ax.set_title('Level 2 Administrative Divisions of South Korea')
plt.show()
죄송합니다, 지도가 여전히 표시되지 않았나요? 문제가 있을 수 있으니 확인 후 다시 시도하겠습니다.
python# Plot the Level 2 map of South Korea with thinner boundary lines
fig, ax = plt.subplots(1, figsize=(10, 15))
gdf_level_2.boundary.plot(ax=ax, linewidth=0.1) # Set the line width to 1/10 of the original
ax.set_title('Level 2 Administrative Divisions of South Korea (Thinner Borders)')
plt.show()
보더 라인의 굵기를 현재의 1/10 수준으로 얇게 한 지도를 그렸습니다. 이제 경계선이 더 얇게 표시되어 있습니다.
더 궁금한 점이나 수정할 부분이 있으시면 알려주세요!
python# Calculate the latitude and longitude range of the Level 2 map of South Korea
minx, miny, maxx, maxy = gdf_level_2.total_bounds
minx, miny, maxx, maxy
대한민국의 레벨 2 지도의 위도와 경도 범위는 다음과 같습니다:
이 범위는 대한민국의 대략적인 지리적 영역을 나타냅니다. 추가로 궁금한 점이 있으시면 언제든지 물어보세요!
먼저, 업로드하신 ZIP 파일을 압축 해제하여 내부에 어떤 파일들이 있는지 확인하겠습니다. 이후에는 CSV 파일에서 버스 정류장의 위도와 경도 정보를 추출하여 지도에 표시할 예정입니다.
python# Define the path to the uploaded ZIP file and the extraction directory for bus stops data
bus_stops_zip_path = '/mnt/data/국토교통부_전국 버스정류장 위치정보_20221012.zip'
bus_stops_extract_dir = '/mnt/data/bus_stops_data/'
# Create the extraction directory if it doesn't exist
os.makedirs(bus_stops_extract_dir, exist_ok=True)
# Unzip the file
with zipfile.ZipFile(bus_stops_zip_path, 'r') as zip_ref:
zip_ref.extractall(bus_stops_extract_dir)
# List the contents of the extraction directory
bus_stops_extracted_files = os.listdir(bus_stops_extract_dir)
bus_stops_extracted_files
파일 이름이 깨진 것으로 보입니다. 그럼에도 불구하고, 하나는 CSV 파일이고 다른 하나는 XLSX 파일인 것으로 확인됩니다.
다음 단계로, CSV 파일에서 버스 정류장의 위도와 경도 정보를 읽어와서 지도에 표시하겠습니다. 먼저 CSV 파일을 읽어보겠습니다.
pythonimport pandas as pd
# Since the file names are garbled, let's use the first file assuming it's the CSV file.
csv_file_path = os.path.join(bus_stops_extract_dir, bus_stops_extracted_files[0])
# Try reading a few rows to check the structure of the CSV file
try:
sample_data = pd.read_csv(csv_file_path, encoding='utf-8', nrows=5)
except:
try:
sample_data = pd.read_csv(csv_file_path, encoding='cp949', nrows=5)
except Exception as e:
sample_data = f"Error: {e}"
sample_data
CSV 파일의 구조를 확인했습니다. 이 파일에는 다음과 같은 컬럼이 있습니다:
다음 단계로, 이 CSV 파일에서 모든 버스 정류장의 위도와 경도 정보를 읽어와서 지도에 표시하겠습니다. 파일에 약 20만 건의 데이터가 있다고 하셨으므로, 이를 고려하여 효율적으로 데이터를 처리하겠습니다.
python# Read the entire CSV file to get latitude and longitude information of bus stops
try:
bus_stops_data = pd.read_csv(csv_file_path, encoding='utf-8', usecols=['위도', '경도'])
except:
bus_stops_data = pd.read_csv(csv_file_path, encoding='cp949', usecols=['위도', '경도'])
# Show the number of rows and first few records
num_rows = len(bus_stops_data)
bus_stops_data.head(), num_rows
CSV 파일에서 총 196,009개의 버스 정류장 위도와 경도 정보를 성공적으로 읽어왔습니다.
다음 단계는 이 위도와 경도 정보를 사용하여 지도에 점(Point)으로 표시하는 것입니다. 점의 크기는 이전에 그린 지도의 보더 라인 굵기의 1/10로 설정하고, 색은 검정색, 불투명도는 10%로 하겠습니다.
지도에 점을 표시해 보겠습니다.
python# Plot the Level 2 map of South Korea with bus stops
fig, ax = plt.subplots(1, figsize=(10, 15))
# Plot the administrative borders with thinner lines
gdf_level_2.boundary.plot(ax=ax, linewidth=0.1)
# Plot the bus stops
ax.scatter(bus_stops_data['경도'], bus_stops_data['위도'], c='black', s=0.01, alpha=0.1)
# Set title
ax.set_title('Level 2 Administrative Divisions of South Korea with Bus Stops')
plt.show()
위의 지도에는 대한민국 레벨 2 행정 구역과 함께 버스 정류장 위치가 점(Point)으로 표시되어 있습니다. 점의 크기는 보더 라인의 굵기의 1/10로 설정하였고, 색은 검정색, 불투명도는 10%로 설정하였습니다.
이렇게 표시한 정보가 도움이 되었기를 바랍니다. 추가로 궁금한 점이나 다른 요청사항이 있으시면 알려주세요!
python# Plot the Level 2 map of South Korea with bus stops and adjusted latitude and longitude range
fig, ax = plt.subplots(1, figsize=(10, 15))
# Set the latitude and longitude range
ax.set_xlim(125.08, 130.94)
ax.set_ylim(33.11, 38.61)
# Plot the administrative borders with thinner lines
gdf_level_2.boundary.plot(ax=ax, linewidth=0.1)
# Plot the bus stops
ax.scatter(bus_stops_data['경도'], bus_stops_data['위도'], c='black', s=0.01, alpha=0.1)
# Set title
ax.set_title('Level 2 Administrative Divisions of South Korea with Bus Stops (Adjusted Range)')
plt.show()
위의 지도는 지정하신 위도와 경도 범위에 맞춰 조정되었습니다. 이 범위 내에서 대한민국의 레벨 2 행정 구역과 버스 정류장 위치가 점(Point)으로 표시되어 있습니다.
추가로 궁금한 점이나 다른 요청사항이 있으시면 알려주세요!
python# Plot the Level 2 map of South Korea with bus stops and adjusted opacity for the points
fig, ax = plt.subplots(1, figsize=(10, 15))
# Set the latitude and longitude range
ax.set_xlim(125.08, 130.94)
ax.set_ylim(33.11, 38.61)
# Plot the administrative borders with thinner lines
gdf_level_2.boundary.plot(ax=ax, linewidth=0.1)
# Plot the bus stops with 70% opacity
ax.scatter(bus_stops_data['경도'], bus_stops_data['위도'], c='black', s=0.01, alpha=0.7)
# Set title
ax.set_title('Level 2 Administrative Divisions of South Korea with Bus Stops (70% Opacity Points)')
plt.show()
점(Point)의 불투명도를 70%로 조정한 지도를 그렸습니다. 이제 버스 정류장 위치가 더 뚜렷하게 표시되어 있습니다.
더 궁금한 점이나 추가 요청사항이 있으시면 언제든지 알려주세요!
python# Plot the Level 2 map of South Korea with bus stops, adjusted opacity, and no axis labels or grid
fig, ax = plt.subplots(1, figsize=(10, 15))
# Set the latitude and longitude range
ax.set_xlim(125.08, 130.94)
ax.set_ylim(33.11, 38.61)
# Hide latitude and longitude labels
ax.set_xticks([])
ax.set_yticks([])
# Hide grid
ax.grid(False)
# Plot the administrative borders with thinner lines
gdf_level_2.boundary.plot(ax=ax, linewidth=0.1)
# Plot the bus stops with 70% opacity
ax.scatter(bus_stops_data['경도'], bus_stops_data['위도'], c='black', s=0.01, alpha=0.7)
# Set title
ax.set_title('Level 2 Administrative Divisions of South Korea with Bus Stops (No Axis Labels or Grid)')
plt.show()
위도와 경도 정보, 그리고 그리드를 제거한 지도를 그렸습니다. 이제 지도에는 오직 대한민국의 레벨 2 행정 구역과 버스 정류장 위치만 표시되어 있습니다.
더 궁금한 점이나 추가 요청사항이 있으시면 언제든지 알려주세요!
python# Filter the GeoDataFrame to only include rows where the region is Seoul
gdf_seoul = gdf_level_2[gdf_level_2['NL_NAME_1'] == 'Seoul']
# Filter the bus stops data to only include rows within the latitude and longitude range of Seoul
seoul_bounds = gdf_seoul.total_bounds
bus_stops_seoul = bus_stops_data[(bus_stops_data['위도'] >= seoul_bounds[1]) & (bus_stops_data['위도'] <= seoul_bounds[3]) &
(bus_stops_data['경도'] >= seoul_bounds[0]) & (bus_stops_data['경도'] <= seoul_bounds[2])]
# Plot the map focused on Seoul
fig, ax = plt.subplots(1, figsize=(10, 15))
# Set the latitude and longitude range based on Seoul's boundaries
ax.set_xlim(seoul_bounds[0], seoul_bounds[2])
ax.set_ylim(seoul_bounds[1], seoul_bounds[3])
# Hide latitude and longitude labels
ax.set_xticks([])
ax.set_yticks([])
# Hide grid
ax.grid(False)
# Plot the administrative borders of Seoul with thinner lines
gdf_seoul.boundary.plot(ax=ax, linewidth=0.1)
# Plot the bus stops in Seoul with 70% opacity
ax.scatter(bus_stops_seoul['경도'], bus_stops_seoul['위도'], c='black', s=0.01, alpha=0.7)
# Set title
ax.set_title('Administrative Divisions of Seoul with Bus Stops (No Axis Labels or Grid)')
plt.show()
죄송합니다, 지도를 그리는 과정에서 문제가 발생했습니다. 이는 서울 지역에 대한 정보가 GeoDataFrame에서 찾아지지 않아서 발생한 것으로 보입니다. 서울 지역을 필터링하는 코드를 수정하고 다시 시도하겠습니다.
python# Check if 'Seoul' exists in the 'NL_NAME_1' column or identify the column containing city names
column_with_city_names = None
for column in gdf_level_2.columns:
if 'Seoul' in gdf_level_2[column].values:
column_with_city_names = column
break
# If we've identified the correct column, let's proceed to filter the data.
if column_with_city_names:
gdf_seoul = gdf_level_2[gdf_level_2[column_with_city_names] == 'Seoul']
seoul_bounds = gdf_seoul.total_bounds
bus_stops_seoul = bus_stops_data[
(bus_stops_data['위도'] >= seoul_bounds[1]) & (bus_stops_data['위도'] <= seoul_bounds[3]) &
(bus_stops_data['경도'] >= seoul_bounds[0]) & (bus_stops_data['경도'] <= seoul_bounds[2])
]
# Plot the map focused on Seoul
fig, ax = plt.subplots(1, figsize=(10, 15))
# Set the latitude and longitude range based on Seoul's boundaries
ax.set_xlim(seoul_bounds[0], seoul_bounds[2])
ax.set_ylim(seoul_bounds[1], seoul_bounds[3])
# Hide latitude and longitude labels
ax.set_xticks([])
ax.set_yticks([])
# Hide grid
ax.grid(False)
# Plot the administrative borders of Seoul with thinner lines
gdf_seoul.boundary.plot(ax=ax, linewidth=0.1)
# Plot the bus stops in Seoul with 70% opacity
ax.scatter(bus_stops_seoul['경도'], bus_stops_seoul['위도'], c='black', s=0.01, alpha=0.7)
# Set title
ax.set_title('Administrative Divisions of Seoul with Bus Stops (No Axis Labels or Grid)')
plt.show()
else:
print("Could not find column containing city names with 'Seoul'.")
성공적으로 서울 지역만 포커싱한 지도를 그렸습니다. 이 지도에는 서울의 레벨 2 행정 구역과 버스 정류장 위치가 점(Point)으로 표시되어 있습니다. 점의 불투명도는 70%로 설정하였고, 위도와 경도 정보, 그리고 그리드는 숨겨져 있습니다.
더 궁금한 점이나 추가 요청사항이 있으시면 언제든지 알려주세요!
python# Plot the map focused on Seoul with thicker border lines
fig, ax = plt.subplots(1, figsize=(10, 15))
# Set the latitude and longitude range based on Seoul's boundaries
ax.set_xlim(seoul_bounds[0], seoul_bounds[2])
ax.set_ylim(seoul_bounds[1], seoul_bounds[3])
# Hide latitude and longitude labels
ax.set_xticks([])
ax.set_yticks([])
# Hide grid
ax.grid(False)
# Plot the administrative borders of Seoul with thicker lines (10 times thicker)
gdf_seoul.boundary.plot(ax=ax, linewidth=1) # 10 times the previous thickness of 0.1
# Plot the bus stops in Seoul with 70% opacity
ax.scatter(bus_stops_seoul['경도'], bus_stops_seoul['위도'], c='black', s=0.01, alpha=0.7)
# Set title
ax.set_title('Administrative Divisions of Seoul with Bus Stops (Thicker Borders, No Axis Labels or Grid)')
plt.show()
보더 라인을 원래의 10배 굵기로 조정한 서울 지역 지도를 그렸습니다. 이제 서울의 레벨 2 행정 구역 경계가 더 뚜렷하게 보입니다.
더 궁금한 점이나 추가 요청사항이 있으시면 언제든지 알려주세요!
폰트 파일을 성공적으로 업로드 받았습니다. 지금부터 다음 단계로 진행하겠습니다:
지도를 그려보겠습니다.
pythonfrom matplotlib.font_manager import FontProperties
# Load the custom font
font_path = '/mnt/data/NotoSansKR-Bold.ttf'
font_properties = FontProperties(fname=font_path)
# Plot the map focused on Seoul with thicker border lines and updated points
fig, ax = plt.subplots(1, figsize=(10, 15))
# Set the latitude and longitude range based on Seoul's boundaries
ax.set_xlim(seoul_bounds[0], seoul_bounds[2])
ax.set_ylim(seoul_bounds[1], seoul_bounds[3])
# Hide latitude and longitude labels
ax.set_xticks([])
ax.set_yticks([])
# Hide grid
ax.grid(False)
# Plot the administrative borders of Seoul with thicker lines (10 times thicker)
gdf_seoul.boundary.plot(ax=ax, linewidth=1)
# Plot the bus stops in Seoul with 100% opacity
ax.scatter(bus_stops_seoul['경도'], bus_stops_seoul['위도'], c='black', s=0.01, alpha=1.0)
# Add names of the administrative divisions using the NotoSansKR-Bold font
for x, y, label in zip(gdf_seoul.geometry.centroid.x, gdf_seoul.geometry.centroid.y, gdf_seoul['NL_NAME_2']):
ax.text(x, y, label, fontsize=8, fontproperties=font_properties, ha='center', va='center')
# Set title using the NotoSansKR-Bold font
ax.set_title('Administrative Divisions of Seoul with Bus Stops (Thicker Borders, No Axis Labels or Grid)',
fontproperties=font_properties, fontsize=14)
plt.show()
지도를 성공적으로 그렸습니다. 다음 변경사항을 적용하였습니다:
주의: 지도의 좌표계(CRS)에 관한 경고가 발생했습니다. 이는 지도의 중심점 계산에 영향을 줄 수 있으므로 참고용으로만 사용해 주시기 바랍니다.
더 궁금한 점이나 추가 요청사항이 있으시면 언제든지 알려주세요!
python# Count the number of bus stops in each administrative division of Seoul
bus_stops_seoul_gdf = gpd.GeoDataFrame(bus_stops_seoul, geometry=gpd.points_from_xy(bus_stops_seoul['경도'], bus_stops_seoul['위도']))
bus_stops_seoul_gdf.crs = gdf_seoul.crs
bus_stops_counts = gpd.sjoin(bus_stops_seoul_gdf, gdf_seoul, op='within')['index_right'].value_counts().reset_index()
bus_stops_counts.columns = ['index_right', 'bus_stops_count']
# Merge the counts back into the Seoul GeoDataFrame
gdf_seoul_with_counts = gdf_seoul.reset_index().merge(bus_stops_counts, on='index_right', how='left').fillna(0)
# Plot the map focused on Seoul with bus stop counts
fig, ax = plt.subplots(1, figsize=(10, 15))
# Set the latitude and longitude range based on Seoul's boundaries
ax.set_xlim(seoul_bounds[0], seoul_bounds[2])
ax.set_ylim(seoul_bounds[1], seoul_bounds[3])
# Hide latitude and longitude labels
ax.set_xticks([])
ax.set_yticks([])
# Hide grid
ax.grid(False)
# Plot the administrative borders of Seoul with thicker lines
gdf_seoul.boundary.plot(ax=ax, linewidth=1)
# Plot the bus stops in Seoul with 100% opacity
ax.scatter(bus_stops_seoul['경도'], bus_stops_seoul['위도'], c='black', s=0.01, alpha=1.0)
# Add names of the administrative divisions and bus stop counts
for x, y, label, count in zip(gdf_seoul_with_counts.geometry.centroid.x, gdf_seoul_with_counts.geometry.centroid.y,
gdf_seoul_with_counts['NL_NAME_2'], gdf_seoul_with_counts['bus_stops_count']):
ax.text(x, y, f"{label} ({int(count)})", fontsize=8, fontproperties=font_properties, ha='center', va='center')
# Set title
ax.set_title('Administrative Divisions of Seoul with Bus Stops and Counts (Thicker Borders, No Axis Labels or Grid)',
fontproperties=font_properties, fontsize=14)
plt.show()
죄송합니다, 공간 인덱스를 생성하는 과정에서 문제가 발생했습니다. 이는 내부적으로 필요한 라이브러리(rtree 또는 pygeos)가 없어서 발생한 것 같습니다.
다른 방법으로 행정 구역별 버스 정류장 개수를 계산해 볼게요.
python# Manually count the number of bus stops in each administrative division of Seoul
bus_stops_counts_manual = {}
for index, row in gdf_seoul.iterrows():
polygon = row['geometry']
count = bus_stops_seoul_gdf.within(polygon).sum()
bus_stops_counts_manual[row['NL_NAME_2']] = count
# Convert the manual counts to a DataFrame for easier merging
bus_stops_counts_df = pd.DataFrame(list(bus_stops_counts_manual.items()), columns=['NL_NAME_2', 'bus_stops_count'])
# Merge the counts back into the Seoul GeoDataFrame
gdf_seoul_with_counts = gdf_seoul.merge(bus_stops_counts_df, on='NL_NAME_2', how='left').fillna(0)
# Plot the map focused on Seoul with bus stop counts
fig, ax = plt.subplots(1, figsize=(10, 15))
# Set the latitude and longitude range based on Seoul's boundaries
ax.set_xlim(seoul_bounds[0], seoul_bounds[2])
ax.set_ylim(seoul_bounds[1], seoul_bounds[3])
# Hide latitude and longitude labels
ax.set_xticks([])
ax.set_yticks([])
# Hide grid
ax.grid(False)
# Plot the administrative borders of Seoul with thicker lines
gdf_seoul.boundary.plot(ax=ax, linewidth=1)
# Plot the bus stops in Seoul with 100% opacity
ax.scatter(bus_stops_seoul['경도'], bus_stops_seoul['위도'], c='black', s=0.01, alpha=1.0)
# Add names of the administrative divisions and bus stop counts
for x, y, label, count in zip(gdf_seoul_with_counts.geometry.centroid.x, gdf_seoul_with_counts.geometry.centroid.y,
gdf_seoul_with_counts['NL_NAME_2'], gdf_seoul_with_counts['bus_stops_count']):
ax.text(x, y, f"{label} ({int(count)})", fontsize=8, fontproperties=font_properties, ha='center', va='center')
# Set title
ax.set_title('Administrative Divisions of Seoul with Bus Stops and Counts (Thicker Borders, No Axis Labels or Grid)',
fontproperties=font_properties, fontsize=14)
plt.show()
지도에 서울의 각 행정 구역 이름과 해당 구역 내의 버스 정류장 개수를 표시했습니다. 변경사항은 다음과 같습니다:
주의: 지도의 좌표계(CRS)에 관한 경고가 발생했습니다. 이는 지도의 중심점 계산에 영향을 줄 수 있으므로 참고용으로만 사용해 주시기 바랍니다.
더 궁금한 점이나 추가 요청사항이 있으시면 언제든지 알려주세요!
python# Create a pie chart for the number of bus stops in each administrative division of Seoul
fig, ax = plt.subplots(1, figsize=(10, 10))
# Data to plot
labels = gdf_seoul_with_counts['NL_NAME_2']
sizes = gdf_seoul_with_counts['bus_stops_count']
colors = plt.cm.Paired(np.arange(len(labels)))
# Plot the pie chart
ax.pie(sizes, labels=labels, colors=colors, autopct='%1.1f%%', startangle=140, textprops={'fontsize': 10, 'fontproperties': font_properties})
# Set title
ax.set_title('Distribution of Bus Stops in Seoul by Administrative Division', fontproperties=font_properties, fontsize=14)
plt.axis('equal') # Equal aspect ratio ensures that pie is drawn as a circle.
plt.show()
죄송합니다. 코드 실행 중에 오류가 발생했습니다. numpy 모듈을 불러오지 않아서 발생한 문제로 보입니다. 이를 수정하고 다시 시도하겠습니다.
pythonimport numpy as np
# Create a pie chart for the number of bus stops in each administrative division of Seoul
fig, ax = plt.subplots(1, figsize=(10, 10))
# Data to plot
labels = gdf_seoul_with_counts['NL_NAME_2']
sizes = gdf_seoul_with_counts['bus_stops_count']
colors = plt.cm.Paired(np.arange(len(labels)))
# Plot the pie chart
ax.pie(sizes, labels=labels, colors=colors, autopct='%1.1f%%', startangle=140, textprops={'fontsize': 10, 'fontproperties': font_properties})
# Set title
ax.set_title('Distribution of Bus Stops in Seoul by Administrative Division', fontproperties=font_properties, fontsize=14)
plt.axis('equal') # Equal aspect ratio ensures that pie is drawn as a circle.
plt.show()
서울의 각 행정 구역별 버스 정류장 개수를 나타내는 파이 차트를 그렸습니다. 각 구역별 버스 정류장의 비율이 표시되어 있으며, "NotoSansKR-Bold.ttf" 폰트를 사용하여 레이블을 표시했습니다.
더 궁금한 점이나 추가 요청사항이 있으시면 언제든지 알려주세요!
python# Create a pie chart with more varied colors using the 'tab20' colormap
fig, ax = plt.subplots(1, figsize=(10, 10))
# Data to plot
labels = gdf_seoul_with_counts['NL_NAME_2']
sizes = gdf_seoul_with_counts['bus_stops_count']
colors = plt.cm.tab20(np.linspace(0, 1, len(labels)))
# Plot the pie chart
ax.pie(sizes, labels=labels, colors=colors, autopct='%1.1f%%', startangle=140, textprops={'fontsize': 10, 'fontproperties': font_properties})
# Set title
ax.set_title('Distribution of Bus Stops in Seoul by Administrative Division', fontproperties=font_properties, fontsize=14)
plt.axis('equal') # Equal aspect ratio ensures that pie is drawn as a circle.
plt.show()
파이 차트의 색상을 더 다양하게 설정하였습니다. 이제 서울의 각 행정 구역별 버스 정류장 개수가 더욱 명확하게 구분되어 표시됩니다. 사용된 폰트는 여전히 "NotoSansKR-Bold.ttf"입니다.
더 궁금한 점이나 추가 요청사항이 있으시면 언제든지 알려주세요!
python# Create a pie chart with more varied colors and updated labels
fig, ax = plt.subplots(1, figsize=(10, 10))
# Update labels to only include the name before the '|' character
updated_labels = [label.split('|')[0] for label in gdf_seoul_with_counts['NL_NAME_2']]
# Data to plot
sizes = gdf_seoul_with_counts['bus_stops_count']
# Use a colormap with more distinct colors and avoid using the same color for adjacent slices
colors = plt.cm.nipy_spectral(np.linspace(0, 1, len(updated_labels)))
# Shuffle the colors to avoid similar colors being adjacent
np.random.shuffle(colors)
# Plot the pie chart
ax.pie(sizes, labels=updated_labels, colors=colors, autopct='%1.1f%%', startangle=140, textprops={'fontsize': 10, 'fontproperties': font_properties})
# Set title
ax.set_title('Distribution of Bus Stops in Seoul by Administrative Division', fontproperties=font_properties, fontsize=14)
plt.axis('equal') # Equal aspect ratio ensures that pie is drawn as a circle.
plt.show()
행정 구역 이름을 '|' 문자를 기준으로 왼쪽 이름만 남겨 두고, 색상도 조정하여 파이 차트를 다시 그렸습니다. 이제 동일한 색이 바로 다음 요소에 적용되지 않아 각 행정 구역이 더 명확하게 구분됩니다.
더 궁금한 점이나 추가 요청사항이 있으시면 언제든지 알려주세요!
python# Sort the data by 'bus_stops_count' in descending order for better visualization in the pie chart
sorted_gdf = gdf_seoul_with_counts.sort_values(by='bus_stops_count', ascending=False)
# Update labels to only include the name before the '|' character and sort them based on 'bus_stops_count'
sorted_labels = [label.split('|')[0] for label in sorted_gdf['NL_NAME_2']]
# Data to plot
sorted_sizes = sorted_gdf['bus_stops_count']
# Use a colormap with more distinct colors and avoid using the same color for adjacent slices
sorted_colors = plt.cm.nipy_spectral(np.linspace(0, 1, len(sorted_labels)))
# Shuffle the colors to avoid similar colors being adjacent
np.random.shuffle(sorted_colors)
# Plot the pie chart with sorted data
fig, ax = plt.subplots(1, figsize=(10, 10))
ax.pie(sorted_sizes, labels=sorted_labels, colors=sorted_colors, autopct='%1.1f%%', startangle=140, textprops={'fontsize': 10, 'fontproperties': font_properties})
# Set title
ax.set_title('Distribution of Bus Stops in Seoul by Administrative Division (Sorted)', fontproperties=font_properties, fontsize=14)
plt.axis('equal') # Equal aspect ratio ensures that pie is drawn as a circle.
plt.show()
버스 정류장 개수가 많은 행정 구역부터 적은 행정 구역까지 정렬하여 파이 차트를 다시 그렸습니다. 이렇게 하면 각 행정 구역의 버스 정류장 분포를 더 명확하게 이해할 수 있습니다.
더 궁금한 점이나 추가 요청사항이 있으시면 언제든지 알려주세요!